# -*- coding: utf-8 -*-
# 1:在图像处理任务中，给定一个4×4的灰度图像，表示某物体的边缘亮度分布。请用以下3×3卷积核对图像进行步长为1的卷积计算，无需填充。
# 原始图像（4×4）:
# TEXT
# ┌────┬────┬────┬────┐
# │ 50 │ 30 │ 40 │ 20 │
# ├────┼────┼────┼────┤
# │ 10 │ 70 │ 60 │ 80 │
# ├────┼────┼────┼────┤
# │ 90 │ 20 │ 10 │ 50 │
# ├────┼────┼────┼────┤
# │ 30 │ 40 │ 70 │ 60 │
# └────┴────┴────┴────┘
# 卷积核（3×3）:
# TEXT
# ┌────┬────┬────┐
# │  1 │  0 │  1 │
# ├────┼────┼────┤
# │  1 │  0 │  1 │
# ├────┼────┼────┤
# │  1 │  0 │  1 │
# └────┴────┴────┘
# 问题要求：计算得到的特征图（2×2），并写出每个值的计算过程。
print(50+10+90+40+60+10,30+70+20+20+80+50)
print(10+90+30+60+10+70,70+20+40+80+50+60)
# 2. 【MSE损失计算】
# 某预测模型对5个样本的预测值如下：
# TEXT
# 预测值：[12.5, 24.8, 37.2, 45.6, 18.9]  真实值：[11.0, 26.5, 35.0, 44.0, 20.0]
# 问题要求：计算均方误差（MSE）。
print(((12.5-11.0)**2+(24.8-26.5)**2+(37.2-35.0)**2+(45.6-44.0)**2+(18.9-20.0)**2)/5)
# 3. 【特征图尺寸计算】
# 某神经网络输入一张高分辨率图像，尺寸为 384×384，经过一个 5×5 的卷积核，步长 2，采用 valid 填充方式。
# 问题要求：计算输出特征图的尺寸（高度和宽度）。
print((384-5)/2+1)